【ROS】代价地图

前言

本文将介绍 ROS 导航系统中 move_base 节点的核心模块之一——代价地图（Costmap）。

代价地图以二维栅格地图的形式，对机器人所处环境中的每个区域进行“通行代价”的量化评估，也就是衡量机器人经过该区域的风险和难度。代价越高，意味着该区域越危险或越不适宜通行。

ROS 中的代价地图主要分为两类：

• 全局代价地图（Global Costmap）：基于静态地图构建，覆盖整个环境范围，主要用于全局路径规划。
• 局部代价地图（Local Costmap）：基于机器人实时传感器（如激光雷达）感知到的障碍物信息构建，反映当前机器人周围的动态环境，主要用于局部避障和路径微调。

我的环境：
本教程使用的环境是：实体 ROS 小车，Ubuntu 18.04，ROS1 Melodic

参考资料：

• ROS导航系统 | 代价地图 Costmap
• ROS导航系统 | 代价地图的参数设置

---

代价地图（Costmap）概述

关于代价地图的概念与原理，推荐参考以下视频中 0–5 分钟的内容，讲解清晰，通俗易懂：

• ROS 导航系统 | 代价地图 Costmap

---

代价地图的参数

ROS 中的代价地图配置通常涉及三个参数文件：

• costmap_common_params.yaml：
  用于配置全局和局部代价地图的通用参数，如地图分辨率、机器人半径、障碍物膨胀半径等，主要影响代价地图的形状和结构。由于它同时作用于全局与局部代价地图，集中配置可避免参数冲突和重复设置。

• global_costmap_params.yaml：
  专用于全局代价地图的配置，包含其计算范围、更新频率等参数。用于支持全局路径规划任务。

• local_costmap_params.yaml：
  专用于局部代价地图的配置，用于定义其感知范围、更新频率等参数。支持机器人动态避障和轨迹调整。

将这三个文件合理配置，是实现稳定导航和精确路径规划的关键。

---

costmap_common_params.yaml 参数说明

该文件配置了代价地图的通用参数，影响机器人在地图中的碰撞判断与导航行为。以下是常用关键参数说明：

• robot_radius：
  机器人底盘的半径。代价地图会以此为基础设置“核心不可通行区域”，确保机器人不会碰撞到障碍物。

• inflation_radius：
  膨胀区域半径，即障碍物外围的“ 风险缓冲区 ”。距离障碍越近，通行代价越高。这个区域机器人仍可进入，但接近障碍的风险更大。
  

• obstacle_range：
  表示将激光雷达检测到的多少米范围内的障碍物纳入代价地图。一般设置为激光雷达有效探测距离，或稍小一些以剔除不稳定数据。

• raytrace_range：
  表示在该范围内的空旷区域（激光束穿过且未检测到障碍物的栅格）将被视为无障碍，并用于清除动态障碍物残留的“阴影”。

• observation_sources：
  指定障碍物信息的来源（可为激光雷达、深度摄像头等）。名称可自定义，但需与下方对应配置保持一致。

---

costmap_common_params.yaml 示例说明

# 机器人本体参数
robot_radius: 0.25                # 机器人半径（单位：米），可适当设置略大以预留安全空间，避免碰撞# 膨胀层参数
inflation_radius: 0.5            # 膨胀半径（米），用于在障碍物周围添加安全距离# 设置过大会导致通行区域变小，设置过小则增大碰撞风险# 障碍物层参数
obstacle_range: 6.0              # 将动态障碍物更新到局部代价地图的最大检测距离（米）# 超过此距离（6m）的动态障碍物更新到局部代价地图中# 一般设为激光雷达的有效探测范围# 注意与局部代价地图显示范围无冲突，显示小于检测范围是正常的raytrace_range: 6.0              # 清除动态障碍物的残影的光线追踪距离（米）# 仅在该范围内（6m内）清除动态障碍物的残影# 超出此范围的障碍物不会被自动清除# 传感器数据源配置（可多个）
observation_sources: base_lidar head_kinect2# 底部激光雷达传感器设置
base_lidar:data_type: LaserScan           # 传感器数据类型topic: /scan                   # 订阅的话题名marking: true                  # 将障碍物添加至代价地图clearing: true                 # 清除障碍物残影（动态场景使用）# 头部 Kinect2 点云传感器设置
head_kinect2:data_type: PointCloud2         # 点云数据类型topic: /kinect2/sd/points      # 点云话题名marking: true                  # 将障碍物添加至代价地图clearing: true                 # 清除障碍物残影（动态场景使用）max_obstacle_height: 1.5       # 可检测障碍物的最大高度（单位：米）min_obstacle_height: 0.2       # 可检测障碍物的最小高度（单位：米）

---

global_costmap.yaml 参数说明

• global_costmap：命名空间，表示以下参数都属于全局代价地图配置。
• global_frame：地图坐标系的名称，一般为 "map"。
• robot_base_frame：机器人底盘坐标系的名称，通常为 "base_footprint" 或 "base_link"。
• static_map：是否将 map_server 发布的地图作为初始静态地图。
  • 若为 true，使用现有的静态地图（适用于已知环境）。
  • 若为 false，初始地图为空，需依赖动态建图机制（适用于未知环境导航任务）。
• update_frequency：地图更新频率，即传感器观测数据更新到全局代价地图的频率（Hz）。
• publish_frequency：发布频率，用于将全局代价地图发送给 RViz 等工具进行可视化的频率（Hz）。
• transform_tolerance：TF 容忍时间（单位：秒），用于处理 TF 超时问题。
  • 如果提示 TF timeout 报错，可适当增大该值以提升鲁棒性。

---

global_costmap.yaml 示例说明

global_costmap:global_frame: map # 全局坐标系，通常是地图坐标系robot_base_frame: base_footprint # 机器人基坐标系static_map: true # 是否使用静态地图update_frequency: 1.0 # 地图更新频率 (Hz)publish_frequency: 1.0 # 地图发布频率 (Hz)transform_tolerance: 1.0 # 坐标变换容忍度 (秒)

---

local_costmap.yaml 参数说明

• local_costmap：命名空间，表示以下参数属于局部代价地图配置。
• global_frame：地图坐标系的名称，一般设置为 "odom"，用于防止障碍物跳变。
• robot_base_frame：机器人底盘坐标系的名称，通常为 "base_footprint" 或 "base_link"。
• static_map：是否使用 map_server 发布的静态地图作为初始地图。通常设置为 false，因为局部规划阶段是基于实时传感器数据（如激光雷达）生成临时地图进行规划和避障。
• rolling_window：局部代价地图的范围是否随机器人移动。通常设置为 true，确保局部代价地图与机器人实时更新。
• width：局部代价地图的宽度。
• height：局部代价地图的高度。
• update_frequency：地图更新频率（Hz），即传感器数据更新到局部代价地图的频率。通常设置为激光雷达的扫描频率，以确保实时反应。
• publish_frequency：地图发布频率（Hz），即将局部代价地图发布给 RViz 等工具的频率。
• transform_tolerance：TF 容忍时间（秒），用于处理 TF 超时问题。如果出现 TF timeout 错误，可以适当增大该值以提升系统鲁棒性。

local_costmap.yaml 示例说明

local_costmap:global_frame: odom # 全局坐标系，通常是里程计坐标系robot_base_frame: base_footprint # 机器人基坐标系static_map: false # 是否使用静态地图rolling_window: true # 是否开启滚动窗口模式width: 3.0 # 地图宽度 (米)height: 3.0 # 地图高度 (米)update_frequency: 10.0 # 地图更新频率 (Hz)publish_frequency: 10.0 # 地图发布频率 (Hz)transform_tolerance: 1.0 # 坐标变换容忍度 (秒)

---

在 RViz 中查看代价地图

在 RViz 中查看代价地图的步骤如下：

1. 添加 map 显示器。
2. 修改显示名称为 global_costmap 或 local_costmap，以对应全局或局部代价地图。
3. 订阅话题 /move_base/global_costmap/costmap 或 /move_base/local_costmap/costmap。
4. 将颜色方案（Color Scheme）设置为 costmap，以便直观查看代价地图的效果。

这样，你就可以在 RViz 中清晰地看到代价地图的显示效果。